스마트 디바이스를 활용한 노약자 근감소증 진단과 딥러닝 알고리즘 (Diagnosis of sarcopenia in the elderly and deep learning algorithm exploiting smart devices)

서지정보

· 발행기관 : 한국재난정보학회
· 수록지 정보 : 한국재난정보학회 논문집 / 18권 / 3호 / 433 ~ 443페이지
· 저자명 : 윤영욱, 손정우

초록

연구목적: 본 논문에서는 스마트 디바이스의 높은 보급률을 활용하여 근감소증을 추정 및 예측하는 딥러닝 알고리즘을 제안과 연구를 수행한다.
연구방법: 딥러닝 학습을 위해 스마트 디바이스에 내장된 관성센서를 활용하여 실험을 데이터를 수집하였다. 데이터를 수집하는 테스트용 어플리케이션 구현하여 ‘정상’과 ‘비정상’걸음과 ‘달리기’, ‘낙상’, ‘스쿼트’ 자세의 5 가지 상태를 구분하여 데이터를 수집하였다.
연구결과: LSTM, CNN, RNN model 사용 시 예측 정확도를 분석했고 CNN-LSTM 융합형 모델을 활용하여 이진분류 정확도 99.87%, 다중 분류 92.30%의 정확도를 보였다.
결론: 근감소증이 있는 사람의 경우 걸음걸이의 이상이 생긴다는 점에 착안하여 스마트 디바이스를 활용한 연구를 진행하였다. 본 연구를 활용하여 근감소증으로 인해 생기는 재난안전을 강화 할 수 있을 것이다.

영어초록

Purpose: In this paper, we propose and study a deep learning algorithm to estimate and predict sarcopenia by exploiting the high penetration rate of smart devices.
Method: For deep learning, experimental data were collected by using the inertial sensor embedded in the smart device. We implemented an smart device application for collects data and, data were collected by labeling ‘normal’ and ‘abnormal’ gait and five states of ‘running’, ‘falling’ and squat posture.
Result: The accuracy was analyzed by comparative analysis of LSTM, CNN, and RNN models, and binary classification accuracy of 99.87% and multiple classification accuracy of 92.30% were obtained using the CNN-LSTM fusion algorithm.
Conclusion: In the case of people with sarcopenia, a study was conducted exploiting a smart device, paying attention to the fact that gait abnormalities occur. It will be possible to strengthen the disaster safety caused by sarcopenia.

참고자료

· 없음